字节跳动开源了一个口碑还不错的模型——BAGEL （ByteDance Agnostic Generation and Empathetic Language model）, 一个统一多模态基础模型。啥叫“统一”？一个模型就能同时理解和生成文本、图像、视频！
字节最近真的猛猛开源啊……这一次，他们直接开源了GPT-4o级别的图像生成能力。不止于此，其最新融合的多模态模型BAGEL主打一个“大一统”， 将带图推理、图像编辑、3D生成等功能全都集中到了一个模型。
字节近期开源了 FlowGram，这是一套以节点为基础的流程构建引擎。该引擎已在飞书工作流和扣子自动化等产品中作为核心可视化流程引擎投入使用。
字节开源图像编辑新方法，比当前SOTA方法提高9.19%的性能，只用了1/30的训练数据和1/13参数规模的模型。
利用字节团队魔改的FLUX模型，可以直接把多个参考主体放进一张图了。
要知道，过去几年，各种通用评测逐渐同质化，越来越难以评估模型真实能力。GPQA、MMLU-pro、MMLU等流行基准，各家模型出街时人手一份，但局限性也开始暴露，比如覆盖范围狭窄（通常不足 50 个学科），不含长尾知识；缺乏足够挑战性和区分度，比如 GPT-4o 在 MMLU-Pro 上准确率飙到 92.3%。
随着深度学习大语言模型的越来越火爆，大语言模型越做越大，使得其推理成本也水涨船高。模型量化，成为一个热门的研究课题。
两天前，图灵奖得主 Yann LeCun 转载了「自己登上月球去探索」的长篇漫画，引起了网友的热议。
